Comment incorporer les valeurs des lignes précédentes dans les calculs Pandas « appliquer » avec des valeurs dérivées ?

Utiliser Pandas pour incorporer les valeurs des lignes précédentes dans les calculs « appliquer » avec des valeurs dérivées

Lorsque vous travaillez avec des trames de données dans Pandas, il est souvent nécessaire pour effectuer des calculs qui impliquent l’utilisation des valeurs des lignes précédentes. Cela peut être difficile lorsque la valeur précédente est également calculée dans la fonction « appliquer ».

Considérez le cadre de données suivant :

Index_Date    A   B     C    D
================================
2015-01-31    10   10   Nan   10
2015-02-01     2    3   Nan   22 
2015-02-02    10   60   Nan  280
2015-02-03    10  100   Nan  250

Pour calculer la colonne C, nous commençons par copier la valeur de D à la première ligne :

df.loc[0, 'C'] = df.loc[0, 'D']

Maintenant, pour les lignes suivantes, nous pouvons parcourir le dataframe et utiliser une boucle pour remplir les valeurs calculées pour la colonne C :

<code class="python">for i in range(1, len(df)):
    df.loc[i, 'C'] = df.loc[i-1, 'C'] * df.loc[i, 'A'] + df.loc[i, 'B']</code>

Cette boucle garantit que la valeur de C pour chaque ligne est déterminée par sa valeur précédente, ainsi que les valeurs correspondantes de A et B. La trame de données résultante ressemblera à ceci :

  Index_Date   A   B    C    D
0 2015-01-31  10  10   10   10
1 2015-02-01   2   3   23   22
2 2015-02-02  10  60  290  280

En suivant ceci approche, vous pouvez efficacement incorporer les valeurs des lignes précédentes dans les calculs « appliquer », même lorsque la valeur précédente est dérivée de la même fonction « appliquer ».

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!